• Asia Marketing Journal
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• 제1권2호
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• pp.19-35
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• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.67-68
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• 2021

기존 객체탐지는 경계 상자 회귀방식을 적용하였지만, 문자는 왜곡과 변형이 심한 특성을 가진 객체로 U-net 구조의 이미지 분할 방식을 사용하는 경우가 많다. 따라서 최근 문자 탐지는 통계적 모델에 비해 높은 정확도를 보이는 심층 신경망 기반의 모델 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 이미지 분할을 통한 양방향 특징 결합 기법을 사용한 문자 탐지 모델을 제안한다. 이미지 분할 방식은 메모리의 효율이 떨어지기 때문에 이를 극복하고자 특징 추출 단계에서 경량화된 네트워크를 적용하였다. 또한, 객체 탐지에서 큰 성과를 보인 양방향 특징 결합 모듈을 U-net 구조에 추가하여 추출된 특징이 효과적으로 결합 되는 결과를 얻었다. 제안하는 모델의 문자 탐지 성능은 합성 문자 데이터셋을 이용한 실험을 통해 기존의 U-net 구조의 이미지 분할 방식보다 향상되었음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.49-54
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• 1998

본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 투영 방법을 우 도 측정에 가중 함수와 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 반연속 HMM을 이용한 고립 단어의 인식 실험 결과, 제안한 방법이 실험에 사용된 잡음의 환경들에서 모두 좋은 성능을 나타내었다. 아울러 병렬 모델 결합 방법을 반연속 HMM에 적용하였는데 이는 코드북의 변 환반으로 쉽게 잡음의 특성을 반영할 수 있다. 가중 투영 우도 측정 방법을 병렬 모델 결합 방법에 적용한 경우에도 우수한 성능을 거둘 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.22-28
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• 2002

자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.

• 생명과학회지
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• 제27권12호
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• pp.1515-1522
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• 2017

대부분의 사람은 오래 살기를 원한다. 고대 중국과 한국의 신화에 동방삭이라는 인물이 일만 팔천 년을 살았다고 전해진다. 현실 세계에서는 WHO의 보고에 따르면 사람의 평균수명이 1960년대에 50세에서 2016년에는 75-85세로 25~35세가 늘었다. 두 마리의 실험 동물을 외과적 수술을 통해 병렬로 결합하여 두 동물의 순환계(혈액)이 서로 연결되게 하는 개체병렬결합(parabiosis) 실험모델이 1860년도에 개발된 이래 이 방법은 in vivo에서 한 개체가 다른 개체에게 어떤 영향을 미칠 수 있는가에 대한 연구를 위한 강력한 실험 모델이 되어 왔다. 여러 가지 실험조건의 연구 중에서도 개체병렬결합모델은 노화의 진행을 역행하는 현상을 조사하는 연구에서 필수적인 모델이 되고 있다. 본 총설에서는 개체병렬결합모델의 탄생과 이로 인한 중요한 발견을 시간대에 따라 소개하며, 아직은 확정적이지는 않지만 젊은 쥐와 늙은 쥐의 순환계를 연결시킨 이 모델을 사용하여 노화의 진행을 역행시킬 수 있는 "젊음의 인자"인 growth differentiation factor 11 (GDF11)을 발견한 연구 결과에 대해 서술하고자 한다. 지금까지 밝혀지고 있는 여러 조건에서의 연구결과가 증명하였듯이 개체병렬결합모델은 향후 다양한 생리적 현상을 규명하는데 더욱 중요한 실험모델이 될 것으로 예상된다.

• 한국산림과학회지
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• 제107권2호
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• pp.140-150
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• 2018

산림에서 온실가스 동태를 모의하기 위해서는 탄소 및 질소 순환을 종합적으로 모의하는 모델을 활용할 필요가 있다. 국내에는 한국형 산림 탄소 모델인 FBDC 모델이 개발되어 탄소 저장량 및 변화량을 추정하고 타당성 검토도 진행된 바 있으나, 질소 순환을 모의하는 모델의 개발 사례는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 문헌조사를 바탕으로 우리나라의 실정에 적합한 산림 탄소 및 질소 결합 모델의 개발방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 VISIT, Biome-BGC, Forest-DNDC, O-CN 등 모델의 일반적 특징, 구조, 생태적 과정, 입력 자료, 출력 자료, 탄소 및 질소 순환의 결합 방법을 분석하였으며, FBDC 모델의 구조와 특징도 분석하였다. 이러한 모델을 분석한 결과 기존의 탄소 순환 모델에 질소 순환 구조를 결합하여 개발된 VISIT 모델을 참고하여, FBDC 모델과 질소 순환 구조를 결합하는 방식으로 새로운 모델을 설계할 수 있을 것으로 보인다. 그리고 새로 개발될 모델이 토양 $N_2O$ 배출을 모의하기 위해서는 질소 순환 구조에 VISIT과 Forest-DNDC 모델에서 공통적으로 모의하는 생태적 과정들이 포함될 필요가 있다. 또한 모든 국외 모델들은 임목의 탄소와 질소 흡수, 고사유기물의 분해 과정을 중심으로 탄소 및 질소 순환을 유기적으로 연결하고 있으며, 이러한 연결 구조를 FBDC 모델과 질소 순환 구조의 결합에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 한편 모델 개발에 필요한 기상, 토성, 수종 분포 등의 입력 자료는 국내에서 확보할 수 있으나, 토양에서 배출되는 $N_2O$에 대한 검증 자료와 질소 순환과 관련된 일부 파라미터 자료는 현지조사를 통하여 확보해야 할 것으로 사료된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.79-90
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• 2009

본 논문에서는 심해부터 천해에 까지 적용가능한 동적결합형 태풍 해일-조석-파랑 수치모델을 태풍 매미에 적용하여 모델의 안정성과 정확성을 검증하였다. 동적결합형 모델은 해수유동 모델인 POM을 수정한 모듈과 심해 풍파모델인 WAM을 심해부터 천해까지 적용가능하도록 수정한 모듈로 구성되어 있다. 수정 POM 모듈에서 조위, 조류 와 해일을 계산하며, 수정 WAM 모듈에서 풍파를 계산하여 상호 계산된 결과를 주고 받도록 결합된 동적결합형 모델이다. 수정 WAM 모듈에서는 잉여응력과 바람에 의한 마찰응력, 해수면 조도계수 등의 계산결과가 POM으로 제공되며 수정 POM 모듈에서는 유속, 조위면 등의 정보가 WAM으로 제공된다. 개발된 수치모델을 태풍 매미에 적용하여 계산된 결과를 관측된 파랑 및 조위자료와 비교하여 정확성을 검증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.73-76
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• 2001

본 논문에서는 음소인식기와 음소결합확률모델을 이용하여 전화음성을 대상으로 입력음성이 어느 나라 말 인지를 식별할 수 있는 언어식별시스템을 구현하였고 성능을 실험하였다. 시스템은 음소인식기로 입력음성에 대한 음소열을 인식하는 과정, 인식된 음소열을 이용하여 인식대상 언어별 음소결합확률모델을 생성하는 훈련과정, 훈련과정에서 생성된 음소결합확률모델로부터 확률 값을 계산하여 인식결과를 출력하는 식별과정으로 구성된다. 본 논문에서는 음소결합확률모델로부터 우도를 계산할 때 정보이론(Information Theory, Shannon and Weaver, 1949)을 이용하여 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다. 시스템의 훈련 및 실험에는 OGI 11개국어 전화음성 corpus (OGI-TS)를 사용하였으며, 음소인식기는 HTK를 이용하여 구현하였고 음소인식기 훈련에는 NTIMIT 전화음성 DB를 이용하였다. 실험결과 11개국어를 대상으로 45초 길이의 음성에 대해서 평균 $74.1\%$, 10초 길이의 음성에 대해서는 평균 $57.1\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.127-130
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• 2011

본 연구에서는 나노입자와 고분자 기지 간에 공유결합을 형성시킨 나노복합재의 계면특성과 탄성계수에서 나타나는 크기효과를 고려하기 위해 분자동역학과 미시역학모델을 순차적으로 연계하는 멀티스케일 해석모델을 제안하였다. 나노입자의 체적분율이 동일한 5개의 나노복합재 셀에 대해, 입자의 표면 원자와 고분자 기지 간에 탄소로 구성된 공유결합을 생성시킨 후 분자동 역학 전산모사를 통해 탄성계수를 예측하였고, 공유결합이 존재하지 않는 나노복합재의 탄성계수와 이를 비교하여 계면의 물성증가와 탄성계수에서 나타나는 입자의 크기효과를 규명하였다. 향상된 계면의 특성을 연속체 해석 모델에서 고려하기 위해 분자동역학 해석결과와 미시역학 모델을 연계하는 순차적 브리징 기법을 적용하였고, 이로부터 계산된 계면의 물성의 타당성을 유한요소 해석을 통해 검증하였다. 그 결과 입자와 기지 간 공유결합을 통해 나노복합재가 보다 넓은 범위에 걸친 크기효과를 나타냈으며, 제안된 브리징 모델을 통해서 물리적으로 타당한 계면의 탄성계수 값을 계산할 수 있었다.